高性能缓存

深入探讨了redis内部原理，适合深入了解高性能缓存数据库的设计原理和实现方法。技术专业人士可从中获益，学习如何优化redis架构以达到最佳性能。

Redis是一个性能卓越的键值对存储系统，广泛用作高速缓存数据库。支持多种复杂数据结构，包括字符串、哈希、列表等。64位版本适用于大数据处理，无需安装即可运行，非常适合开发测试和临时环境。虽然未设置密码，但在生产环境中建议增加安全设置。

Apache Ignite 提供高性能内存计算。

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打造MySQL高性能引擎 想要构建响应迅速、吞吐量高的MySQL系统？以下关键点和技术不容忽视： 硬件层: 选择合适的存储引擎: InnoDB 适用于事务处理，MyISAM 适用于读密集型应用。 优化服务器硬件: 高速CPU、充足内存、高性能磁盘阵列是保障数据库性能的基石。 使用RAID技术: RAID 0/1/5/10 可以提高数据读写速度和数据安全性。 软件层: 优化MySQL配置参数: 调整innodb_buffer_pool_size、max_connections等参数以适应实际负载。 使用数据库连接池: 减少连接创建和销毁的开销，提高数据库访问效率。 优化SQL查询: 使用索引、避免全表扫描、优化子查询等手段提升查询性能。 数据库缓存: 利用Redis、Memcached等缓存系统缓存热点数据，减轻数据库压力。 架构层: 读写分离: 使用主从复制技术将读操作分离到从服务器，提高系统并发处理能力。 分库分表: 将数据分散到多个数据库和表中，突破单库单表的性能瓶颈。 使用消息队列: 异步处理耗时操作，提高系统响应速度和用户体验。 持续优化: 监控系统性能: 使用监控工具实时掌握数据库运行状态，及时发现并解决性能瓶颈。 定期进行压力测试: 模拟真实业务场景，评估系统性能并进行优化调整。

Mysql集群性能优化策略 合理的集群配置是提升Mysql数据库性能的关键。以下是一些优化Mysql集群性能的有效策略： 硬件层优化: 选择高性能服务器：CPU、内存和磁盘IO性能直接影响数据库性能，建议选择多核、大内存和高IOPS磁盘的服务器。 使用RAID阵列：RAID 10或RAID 5可以提高磁盘读写速度和数据安全性。 配置高速网络：千兆或万兆网络可以减少数据传输延迟。 软件层优化: 选择合适的存储引擎：InnoDB引擎支持事务和行级锁，适用于高并发读写场景。 优化数据库参数：调整缓存大小、连接数、线程数等参数，可以有效提升数据库性能。 使用读写分离：将读操作和写操作分离到不同的数据库实例，可以提高数据库的吞吐量。 数据库分库分表：将数据分散到多个数据库和表中，可以降低单个数据库和表的压力。 使用数据库中间件：数据库中间件可以实现负载均衡、读写分离、数据缓存等功能，进一步提高数据库集群的性能和可用性。 持续监控与优化: 实时监控数据库性能指标，例如CPU使用率、内存使用率、磁盘IO等。 定期进行性能分析，找出性能瓶颈并进行针对性优化。 通过以上策略，可以构建高性能的Mysql集群，满足企业级应用的需求。

第1章 MySQL架构第2章 寻找瓶颈第3章 架构优化和索引第4章 查询性能优化第5章 MySQL高级特性第6章 优化服务器设置第7章 操作系统和硬件优化第8章 复制第9章 伸缩性与高可用性第10章 应用层面的优化第11章 备份与还原第12章 安全第13章 MySQL服务器的状态第14章 用于高性能MySQL的工具

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设置全局参数以增加缓存大小：set global hot_cache2.key_buffer_size=128*1024; 将表相关的索引缓存至指定位置：Cache index sales, sales2 in hot_cache2; 使用load index into cache预装表sales的所有索引。

这份 PostgreSQL 9.0 High Performance.pdf 深入探讨如何提升 PostgreSQL 9.0 的性能，是本值得推荐的实用指南。